看著后臺監測數據陸續歸零，北京市熱力集團有限責任公司供熱技術發展研究中心副主任王海鴻才算松了口氣，“經過這個供暖季的實際檢驗，智慧供熱系統的大范圍運行不再有障礙。”歷時5年，他所帶領的團隊完成了物聯網、云計算、大數據、智能控制等一系列先進技術的集成，將智慧供熱系統從實驗室推向了千家萬戶。

現在，本市已有2000萬平方米的供熱面積享受了智慧供熱系統的精準服務。在門頭溝黑山鍋爐房服務的供熱區域，室溫更加舒適，供熱投訴數量明顯降低，且單個供暖季的區域熱源及一次網節能率達到了3.81%，相當于減少二氧化碳排放2361噸。

“這個比例看起來雖不太起眼，但考慮到北京供熱總面積的龐大基數，節能的總量將十分可觀。”王海鴻說，在接下來的幾年時間里，北京熱力智慧供熱系統的服務范圍將不斷擴大，最終實現全市覆蓋。

王海鴻在供熱值班室

王海鴻（右）與李文杰（左）巡查供熱設備

入職第一課是“下井”

“我大學就讀的是熱能系，但在那個時候，它還是個‘冷’專業。”王海鴻與供熱領域的結緣十分偶然。“最早這個專業名字很直白，就叫鍋爐系，你說燒鍋爐有啥可學的，但慢慢深入學習之后，發現這個行業正在不斷升級，急需先進技術的支持，逐漸就‘干一行愛一行’了。”

2015年，王海鴻成了北京熱力集團引進的第一位全日制博士研究生。不過，他入職后的前6個月壓根兒沒進過實驗室，而是在各個熱力廠站、各處管線之間不斷奔波。“每個熱力人，不管你是什么崗位的，到公司的第一個任務都是下井。”

主干線的熱力井，深度超過10米，井下熱浪滾滾，高溫能讓手機瞬間“癱瘓”。雖然在學校學習和做科研多年，但當王海鴻綁上安全繩，真正跟隨師傅下到熱力井下時，他才直觀地感受到了一線工作人員的艱辛。

王海鴻先后在輸配班組、研究中心等崗位輪崗實習。一次，他所在的班組接到一個緊急搶險任務——熱力管線發生泄漏！由于泄漏位置處在鬧市區，周邊噪聲較大，工作人員必須進入探溝用耳朵“尋找”漏點。探溝挖開后，班組里的一個小伙子毫不猶豫地鉆了進去，憑借經驗反復觀察、聆聽，終于確定了漏點位置。由于探溝過于狹窄，其他人緊緊抓住他的腳踝，才將他從溝里拽了出來，地下的熱浪已讓小伙子汗透重衣。

發揮自身所學，讓大家不用再冒著危險爬井！在一次次的搶修任務中，王海鴻堅定了自己的目標：要在降低一線工作人員勞動強度和危險系數的同時，不斷提升供熱管線運行維護的效率。

不過，現實遠比想象復雜。在走遍北京市內的各處熱力廠站后，王海鴻發現，“人工”和“經驗”依然是保障居民供暖工作中不可或缺的要素。傳統的供熱體系，主要依靠一個個閥門的開閉來調節終端溫度，而只有經驗豐富的老師傅，才能精準掌握閥門開閉的尺度。

“閥門松半圈、緊半圈，每棟樓的需求都不同，全靠老師傅在站點工作十幾年甚至幾十年積累的經驗。”王海鴻說，閥門控制著每棟樓流入的水量，往往是居民發現家中溫度過低投訴后，工作人員再有針對性地進行調整。在供暖季初期，或是外界氣溫出現大幅波動時，投訴往往會集中出現。如果僅靠人力來調節，響應速度必然緩慢，也很難做到精準控溫。

同時，傳統供暖方式所導致的同一棟樓內“頂層開窗、底層穿襖”現象并不罕見，“欠供”和“過供”并行，既不能保證供熱質量，也導致了大量的能源浪費，讓供熱管網變得更“聰明”勢在必行。早在2010年前后，北京熱力就已經全面推開了無人值守的熱力站升級，實現了熱力站的自動化，壓差傳感器、變頻泵組等設備的更新，為供熱系統后續智能化發展打下了良好基礎。

但王海鴻很清楚供熱領域與其他工業場景的差異。每一個小區，甚至每一棟建筑，其保溫系數、儲熱密度等參數都不同，依靠工程師手工計算出每棟樓的供熱模型，是一項不可能完成的任務。因此，以經典的建筑物熱力模型為基礎，引入人工智能進行自適應、自學習，是智慧供熱系統建設的必由之路。

“智慧熱管家”上崗

2019年，供暖面積約13.5萬平方米的豐臺區頂秀金石家園小區，率先迎來了一位“知冷知熱”的“智慧熱管家”。

根據歷年數據，該小區有超過10%的家庭室溫低于20攝氏度，而半數以上的家庭室溫高于24攝氏度。房間離熱力站近，供熱就更充足，而在供熱管線末端的建筑，室溫則明顯偏低，冷熱不均的現象格外明顯。

為了解決這一問題，450個室溫采集器被安裝進了居民家中，每個單元的供熱閥門則升級為電動調節閥，換熱站及樓口也都裝上了數據采集及控制設備。監測設備將一手數據源源不斷地匯集到后臺，而對這些數據進行自主監測、處理的，則是由王海鴻主持研發的人工智能供熱系統和無人值守智能監控系統。

從“經驗主導”轉向“人工智能”，這條路并不好走。王海鴻坦言，供熱行業的市場需求很小，研發成本卻居高不下，因此企業在面臨智能化轉型時，普遍選擇直接采購國外軟件。但由于供熱行業存在極強的國情差異，采購而來的軟件往往“水土不服”。直到2017年，市科委立項開發基于數字孿生的大型供熱管網系統智能化調控工業軟件項目，供熱軟件系統的國產化終于邁出了重要一步。

作為項目牽頭人，王海鴻與多所高校展開了密切合作。但在交流過程中，王海鴻意識到，由于供熱行業特殊的參數和工況，項目無法參照其他工業軟件的開發經驗，必須從頭摸索、量身定制。開發團隊既要懂熱力工程，能建立數學模型，也要懂編程，把想法變成算法，這就需要不斷磨合、調整。“軟件開發其實不難，但要讓人工智能從頭開始學習，匹配供熱行業的需求，只能從最基礎的參數和工況入手。”

軟件所需的數據和公式，都需要長期有針對性的積累，很多經驗性的公式更是要想辦法提煉融入。依托無人值守熱力站收集豐富的歷史數據，系統有了充足的“養料”，迅速成長起來，從自動化走向智能化。

頂秀金石家園小區成為了這套系統的第一個用戶。但當時，這位“管家”還處在“試用期”，性能并不穩定。為了讓它更好地服務小區的千余戶居民，王海鴻把工位搬到了小區的熱力站，隨時監控新系統的動態。

雖然在實驗室內運行良好，但當系統第一次被應用到居民家中，王海鴻還是遭遇了危機——

“剛開始接進來的時候，系統狀態很穩定。閥門打開度在90%，結果我就出去吃個飯的工夫，回來一看，變成零了，小區直接停暖了。”居民很快發現了供暖異常，投訴電話接踵而至。“當時客服明確說‘不準再瞎胡鬧了’，居民投訴太多，這個項目必須停。但我們頂住了壓力，堅持繼續試驗。”

問題究竟出在哪兒？這個故障困擾了王海鴻近兩周。“當時我一度對自己產生了懷疑，是不是技術水平不行？項目就這樣失敗了嗎？”但他不甘心，依然不斷分析故障原因，并帶著問題請教經驗豐富的一線工作者。果然，一位老師傅的提醒讓王海鴻豁然開朗：“閥門不能調得太猛。”

在系統的原始設定中，沒有對閥門的開閉幅度加以限制，于是人工智能將溫控理解為“熱了就關、冷了再開”的“全有全無”模式。但供熱管網是互相連通的體系，單個閥門流量變化過大，就會引發區域內閥門間的震蕩，導致系統失穩。當在后臺設定了開閉幅度上限和調節速度限制后，問題迎刃而解。

“我們前期也做過實驗室模擬，但實驗規模太小，這種震蕩、激波的工況不會出現。這個經歷也給我提了個醒，人工智能必須和一線的經驗模型結合，才能保障系統的安全穩定運行。”王海鴻說。

“北京智慧”走向全國

經過近1個月的磨合，智慧供熱系統與小區實際運行需求終于完成了匹配。從熱力站的溫度、壓力、流量，到管網、樓口的精準調節，再到終端的室內溫度，都在系統后臺實時展示，形成了全面的數據庫。

供熱服務也變被動為主動。建筑物具有熱惰性，通俗地講，便是其內部溫度變化相較于大環境具有一定的滯后性。為了保持室溫穩定，系統能根據天氣預報信息預測樓內溫度的變化趨勢，從而提前下發指令，科學分配每個單元的熱量。

系統自動調控的功能，能保證設定溫度與室內實際溫度偏差在1攝氏度以內。2019年供暖季，頂秀金石家園小區室溫保持在20至24攝氏度之間的用戶達90%，屋內更加舒適，且由于該小區是熱計量收費小區，居民要繳納的供熱費用也明顯降低。

室溫均衡度上升53.4%、熱單耗降低8%、電單耗降低26%、熱力站尖峰負荷減少17.54%……這是智慧供熱系統交出的第一份優異答卷。而最為直觀的表現，便是居民對供熱的投訴率降低了31%。

“第一炮”順利打響，王海鴻嘗試將系統推廣到更大的范圍。在北京熱力門頭溝黑山服務站，從鍋爐房到一次管網，再到熱力站，系統在算法層面完成了100%國產化替代，供熱軟件“卡脖子”難題得以破解。

除了讓居民的居住環境更加舒適，這套系統還能有效節約供熱能耗。在2021年至2022年供暖季，僅黑山鍋爐房一個站點，所供區域的熱源及一次網節能率就達到了3.81%，節約了1420噸標準煤，減少二氧化碳排放2361噸——相當于多種植了約4萬棵樹。

2022年，門頭溝區完成了960萬平方米的智慧供熱改造。2萬余臺室溫采集器入戶，155座熱力站實現數字孿生智能控制，安裝電動調節閥門567處……在智慧供熱指揮中心的界面上，精準到戶的實時溫度數據跳動不停，平臺“大腦”也在飛速運轉并針對性地下達調控指令，調節頻度可達小時級。而源源不斷的數據也讓系統不斷地學習、迭代，一次次判斷越來越精準。

“以前是老師傅在管線邊奔走，現在是大學生坐在電腦前監測控制。一線工作人員不用再跳到供熱井里，手動去擰沉重的閥門，工作量明顯減輕，也避免了遭遇閥門銹蝕、漏水燙傷等危險。”在項目推進的過程中，王海鴻不僅關注技術本身，更是將培養人才隊伍作為工作重點。先進的系統需要搭配優秀的工程師加以維護，為了讓高學歷人才“留得住、有所為”，他申請成立了北京熱力集團第一個博士工作室，激發青年人才積極性，在一線需求和技術研發中搭起橋梁，打通科研成果轉化的瓶頸。

“去年門頭溝區的智慧供熱改造，是這套系統第一次大范圍鋪開。剛開始調試的時候，因為各處的數據采集設備都是新安裝的，各種數據錯誤、傳輸問題接連不斷。”北京熱力集團門頭溝分公司技術設備部工程師李文杰是王海鴻科研團隊的一員，系統調試期間，這位“90后”小伙子和同事幾乎是連軸轉，在實驗室和現場之間奔波，排查數據波動原因，維修自動控制設備。工作雖然辛苦，他們卻干勁兒十足，僅用3個月就完成了攻堅，使得改造區域119個小區的5萬余戶居民，在供暖季到來時享受到了舒適、穩定的暖意。

“現在回過頭看，我們恰好踩到了人工智能技術的‘奇點’，在一個合適的時間啟動了合適的項目。”王海鴻感慨，供熱作為民生工程，必須要有先進的技術護航，也正是因為這樣的信念，才讓我國在智慧供熱領域走到了國際領先水平。

2022年，本市共完成了2000萬平方米的智慧供熱項目改造，今年的改造面積將擴大到5000萬平方米，后續的改造步伐還將持續加快。對于一些改造難度大的老舊小區，物聯網閥門的加裝也能保證供水量調節更加精準。現在，這項“北京智慧”已經走向了全國，在濟南、鄭州、大同等城市推廣開來。

把大地當作“恒溫箱”

智慧供熱系統的應用，讓頂秀金石家園小區的節能等級上了一個臺階，不僅按需供熱變為現實，建筑還由“三步節能”提升為“四步節能”——節能水平由65%提升至75%。而要想降低碳排放，實現“雙碳”目標，除了節能，王海鴻還把關注的目光投向了另一個領域：北京的地熱資源豐富，如何更好地利用這一優勢，這就是王海鴻的新課題——跨季節儲熱。

土壤本身擁有良好的保溫性能，向地下挖一個幾米深的地窖，就能實現“冬暖夏涼”。王海鴻提出利用這一規律，在擁有地熱資源的區域，在地下200米左右的地方建設儲熱設施，冬季取熱、夏季補熱，實現熱量的平衡，便能在不增加碳排放的前提下，保證市民的居住溫度需求。

但由于本市只有集中供熱，不存在集中供冷，這就導致冬季“借”走的熱量，到了夏季無人“還”，無法實現循環。“如果只抽不送，地熱資源也會像地下水一樣被‘抽干’，學術上叫作熱失衡。”王海鴻說，最常見的回灌熱量是來自夏天空調制冷產生的廢熱，但居民散在的空調外機排出的熱量無法有效收集利用，于是，他想到了發電廠產生的余熱。

“電廠夏季的余熱主要作為廢熱排放掉了，很可惜。如果把它們儲存起來，等到供暖季再用熱泵系統提取出來變成產品，供冬季供暖使用，就能減少供暖季的一部分碳排放。”王海鴻十分看好這項新技術的應用，在熱力管網和供熱廠內、建筑物附近空間建設地熱儲熱單元，便可儲存低價格廢熱。對于電廠來說，熱量回收后，裝置的回水溫度降低，也能提高發電效率，可謂一舉兩得。

此前，北京熱力集團已就“熱網、地熱跨季節儲熱、供熱系統”完成了專利申請，王海鴻計劃今年選取試點區域，將這一項目落地推廣，為北京率先實現“雙碳”目標助力。

“北京的碳減排任務，有一半在建筑領域，而建筑領域的碳減排主要在供熱行業。”推動供熱技術的發展向“雙碳”發展戰略看齊，是王海鴻的目標?，F在，他正在持續推動多項碳減排項目落地。例如，基于有機溶液儲運的氫能空氣源熱泵科技示范項目已在石景山區投入使用，首次實現了氫能在供熱領域的應用，以5000平方米的供暖季核算，氫能供熱可降低二氧化碳排放量約90噸。“希望通過節能及能源重構，推動供熱領域向清潔、綠色轉型升級。”對此，王海鴻充滿信心。